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每日安全资讯TB|车载视频监控系统市场需求旺盛 却难普及？


这几年 ， 交通运输安全事故频繁发生 ， 无论是客货运车、危化品运输车、商用车、公共交通车等都发生过重大事故 ， 追溯原因 ， 跟司机的安全防范意识薄弱有较大的相关性 。
今年3月 ， 深圳广深高速发生一起油罐车起火事故 。 在交管部门事后调查油罐车的车载监控时发现 ， 肇事司机在车祸发生前一直存在频繁玩手机、收听及语音回复信息、嗑瓜子、抽烟等异常驾驶行为 。 从而导致其未能及时发现前方缓行车辆 ， 避让不及时发生事故 。
今年7月7日 ， 贵州安顺公交车坠湖事件 ， 更是引发全国关注 ， 司机先是缓慢驾驶 ， 随后就一脚油门 ， 将满载乘客的车辆驶到对面车道 ， 然后立即冲下湖 ， 导致车上多人伤亡 。 事后经调查发现 ， 是司机的主观行为导致事故发生 。
在这两起事故发生后 ， 交通运输部、公*部等部门就相继出台多项政策 ， 比如 ， 要健全完善公共交通的安防制度、综合运用新技术和传统技术、预警预防预控安全风险 ， 大力推进车载视频监控产品在车辆安全与营运监管领域发展等 。
【每日安全资讯TB|车载视频监控系统市场需求旺盛 却难普及？】
每日安全资讯TB|车载视频监控系统市场需求旺盛 却难普及？
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车载视频监控系统市场需求旺盛 却难普及?
这些措施 ， 其实早在这两起事故发生之前 ， 就有发布过 。 那么 ， 问题来了 ， 车载视频监控产品从诞生之初到今天 ， 已经有20多个年头了 ， 它的技术水平和方案究竟发展到了哪个地步？是否能从事后追溯发展为事前预防？
01 5G、AI赋能车载监控 ， 从“单一录像”走向“功能集成”
车载视频监控系统市场需求旺盛 ， 为何却难普及？
车载视频监控 ， 作为视频监控行业的子行业 ， 将地面固定场所的视频监控功能应用到移动的车辆上 ， 是视频监控在交通领域的重要应用 。
相比于商业、工业、社区、家居及平安城市等固定场所的视频监控 ， 车载视频监控需要在复杂的车辆工作环境下(如车辆高速移动、持续振动与冲击、高低温、恶劣电源、人为破坏、防水防火等) ， 保持良好的图像处理和智能分析性能 ， 对产品的技术要求较高 。
车载视频监控主要服务于车载移动场景的各类商用车辆 ， 包括公交车、出租车、班线客车、旅游包车、危化品运输车辆、渣土清运车辆、环卫车辆、校车、警*及货运车辆等 。
市场需求的变化推动着技术发展 ， 车载监控从基本录像功能 ， 如今发展到集成GPS/BD定位、集成3G/4G传输 ， 再到如今集成AI人工智能功能 ， 可对驾驶行为进行分析和预警 。
车载监控 ， 从模拟到数字 ， 再到高清网络 ， 技术原理包含网络技术和图像处理技术 。
车载监控视频的针对性图像采集 ， 需要自适应白平衡技术、快速自动曝光技术、敏感区域编码技术来提升和改善图像的适应性 。
另外 ， 从传统的视频监控到现在的智能视频监控 ， 人工智能技术发挥了其独有的作用 。
通过人工智能对海量视频的学习和分析 ， 使得视频监控系统从“被动防御”向“主动预防”转变 ， 实时、主动发现并提醒安全风险 。
锐明技术的解决方案 ， 通过设备布防结合系统预警进行主动预防 ， 利用路面感知和驾驶员行为识别技术 ， 可提供驾驶员状态监控 ， 安全驾驶辅助 ， 盲区检测等多种智能视频监控功能 ， 对高风险的路面状态及驾驶行为可识别、可干预 ， 尽可能消除疲劳驾驶等道路安全隐患 ， 大幅度降低交通事故发生率 。
告警信息及告警证据会实时上报 ， 实现告警有据可依 ， 通过平台数据分析 ， 推动实际管理行动 ， 达到有效预防公共交通安全事故产生 。
而同属车载监控领域的锐驰曼 ， 目前产品模块主要包括音视频监控录像 ， 北斗GPS定位 ， 3/4G音视频传输 ， 报警输入输出 ， 视频客流统计功能以及主动安全辅助驾驶功能 。


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